海洋数值模型常用地形数据概述

侯京明，高义，李涛

（国家海洋环境预报中心，北京 100081）

1 引言

随着全球气候的变暖，海洋灾害日渐频繁，世界各国加快了认识海洋的步伐，各种海洋现象的数值模拟成为了海洋研究的热点，目前常用的数值模型主要包括海流模型FVCOM、海浪模型SWAN和WAVEWATCH、风暴潮模型ADCIRC以及海啸模型COMCOT等等。地形数据在各类数值模拟过程中具有重要的作用，尤其对我们最为关注的近岸区域的数值模拟精度影响显著。大尺度的地形数据，尤其是水下地形数据的获取很难通过实测来实现，但是目前的遥感技术以及数据共享机制给科学数据的获取带来了便利。本研究通过数据共享的方式收集整理了各家机构公开的地形数据，并对比分析了各种数据的优缺点，以期为海洋过程数值模拟研究提供科学参考。

2 常用地形数据基本情况

目前较为常用的地形数据主要包括ASTER GDEM、SRTM DEM、GTOPO30 DEM、ACE2、ETOPO、GEBCO等，各类数据具体情况如下。

2.1 ASTER GDEM

ASTER GDEM[1]数据是通过搭载在Terra卫星上的高分辨率地表图像传感器Aster仪器测得，Terra卫星是美国地球观测系统（EOS）的一个组成部分，卫星于1999年12月18日发射升空，它环绕在地球近极地轨道，高度700多千米，轨道和地球自转方向垂直。Aster由日本国际贸易和工业部（METI）和美国宇航局（NASA）合作开发，探测的区域能组成一幅完整的地球图像。2009年第一版的GDEM数据公布，最新第二版数据产品于2011年10月发布。数据空间参考采用EGM96和WGS84投影坐标系，空间分辨率为1弧度秒（约30 m），数据格式为GeoTIFF，该数据只有陆地区域高程数据，海域部分高程以0值作为掩膜，其高程数据精度在95%的区域为±20 m[2]。图1为我国长江口区域的GDEM数据。

2.2 SRTM DEM

SRTM[3]（Shuttle Radar Topography Mission）是美国航天飞机在2000年完成的一项地面高程测绘?工作，是由美国太空总署和国防部国家测绘局联合进行。最初SRTM数据产品存在一些无值区域，后经国际农业研究磋商组织采用插值算法补充后，数据几乎覆盖了全球所有陆地80%的面积，新的SRTM3数据产品已经公开发布。数据分辨率达到3弧度秒（约90 m）。在平原地区，该数据准确率较高，而在高山或者湖区等地势变化幅度较大的区域，误差较大，空值较多，高程误差约±16 m[4]。数据的坐标也是WGS84地理坐标。图2展示的是我国珠江口区域的SRTM数据，同样只有陆地区域高程数据。

图1 长江口地区ASTER DEM

图2 珠江口地区SRTM DEM

2.3 GTOPO30 DEM

图3 中国东南地区GTOPO30数据

图4 东北亚地区ACE2数据

GTOPO30[5,6]（Global 30 Arc-Second Elevation Data Set）是水平分辨率为30 s（约1000 m）的DEM数据，是多种数据综合的结果，主要来源于DT-????????????ED、DCW和USGS DEM等数据。数据覆盖了全球所有陆地区域，采用WGS84的经纬度坐标，垂直参考面为平均海平面。高程值介于-407—8752 m之间，海洋部分数据值为-9999。该数据于1996年发布，由美国地质调查局（USGS）联合多家单位耗时3年合作完成，合作单位包括NASA、UNEP/GRID和USAID等，主要目标是为用户提供准确的地形高程数据。为方便数据分发，GTOPO30被分为33个部分，每一部分数据（南极地区除外）跨50°纬度和40°经度，用最西边和最北边（左上角）的边界经纬度来给数据命名，例如，E020N40文件的数据范围界于20°—60°E和10°S—40°N之间。由于GTOPO30数据来源于多种数据，因此各部分的准确度不一定相同，亚洲地区陆地的误差在正负30 m左右。图3显示的是我国东南地区的陆地高程数据。

图5 西北太地区ETOPO数据

图6 福建省北部沿海GEBCO数据

2.4 ACE2

ACE2[7]数据是由英国德蒙福特大学EAPRS实验室融合了SRTM数据和卫星高度数据后得到的，卫星高度数据主要来自ERS-1数据。由于ERS-1卫星的轨道间距小，因此它所覆盖的陆地面积较大，数据密度大，准确率高。据验证，经过融合后的ACE2数据在准确率和数据质量上要比SRTM数据有所提高。目前，ACE2数据提供多种????分辨率的数据下载，包括5 min、30 s、9 s和3 s。ACE2数据也被分成多个区域以方便下载，每一部分跨15个经度和15个纬度。数据可以用ENVI软件或GIS软件进行处理，处理时候需要附带头文件信息，头文件可以和数据一起下载。图4显示的是东北亚区域的陆地高程数据。

2.5 ETOPO

ETOPO[8]数据是美国国家海洋和大气局下属的国家地理数据中心发布的地形高程数据，包含海洋水深数据。数据也是融合多种数据得来。目前，该数据可以下载的有ETOPO1和ETOPO2，分辨率分别是1分、2分、4分和10分。ETOPO1数据几乎覆盖了全球所有的陆地和海洋，它综合了多种数据集，并且加入了冰面和基岩数据，数据来源主要包括SRTM数据、U.S.Coastal数据、GLOBE数据、Antarctica RAMP数据和JODC数据等。在不同地区，融合数据的种类也不相同，在我国位于的西北太平洋地区，主要是融合了SRTM数据和JODC数据。水平参考面为WGS84坐标，垂直参考面为平均海平面。有多种数据格式，包括netCDF、g98、 binary float、tiff和xyz。图5展示的是西北太平洋区域的ETOPO2数据，分辨率为2分，包含地形高程和水深数据。水深数据为负值，高程数据为正值。????

表1 陆地高程数据

2.6 GEBCO

GEBCO[9]（The general Bathymetric Chart of the Oceans）是由政府间海洋学委员会和国际海道测量组织联合资助的国际组织，该组织主要目标是向公众提供最具权威全球海洋水深数据。数据的水深部分主要是通过整合测深船舶数据和卫星高度数据得到，陆地部分主要采用SRTM数据。在某些浅水区域，可能会由于垂直参考面等问题而引起数据的误差增大。目前，该组织提供两种数据供下载，分别是分辨率为0.5分的GEBCO_08 Grid数据和分辨率为1分的GEBCO One Minute Grid数据，数据均为netCDF格式。图6展示的是位于我国福建省北部沿海的GEBCO数据，分辨率为0.5分，包含地形高程和水深两部分数据，与ETOPO数据不同，GEBCO水深数据为正值，高程数据为负值。??

3 常用地形数据的对比分析

通过以上对数据的简单介绍，我们对各种数据有了初步的认识。目前常用的陆地高程数据包括ASTER GDEM、SRTM DEM、GTOPO30 DEM以及ACE2数据等。常用水深数据有ETOPO数据和GEBCO数据等。为了有助于各类数据的合理使用，把所有的地形数据分为“陆上”和“水下”两部分进行对比分析。

表1是陆地高程数据的对比表，从表中可以看出，ASTER数据的分辨率最高，为1s（约30 m），而且数据一直有更新。SRTM3数据因为是由航天飞机测量，数据准确率略高，但其数据来源仅是航天飞机在2000年的一次测量，没有新数据加入补充。而ACE2数据综合了SRTM数据和卫星数据，准确率更高，但该数据不同区域的分辨率不一样，融合数据来源多的区域，分辨率高，西北太平洋地区由于数据来源少，因此分辨率较低。??

表2 水深数据

水深数据对比见表2，GEBCO数据和ETOPO数据都是融合了多种数据后得到的，但最新的ETOPO数据最新发布时间晚于GEBCO数据，并加入了新的数据来源。而GEBCO数据的分辨率要高于ETOPO数据。在使用数据时，如果数值计算对分辨率的要求不高，可以使用低分辨率水深数据，以节省计算时间，提高效率。?

4 数据处理方法简述

由于受到测量手段的限制，上述数据的准确率均不高，精度最高的也存在正负16 m的误差。这样的误差对于几千米的深海和高山来说，无关紧要，但对于只有几十米的水深和地形数据就不能接受了。另外，大多数的数据存在异常值，在水陆边界处数值偏差增大，水陆界线模糊不清。因此，部分数据在使用时，除了投影坐标转换、格式转换之外，还需要进行校准以及异常值消除等处理。目前，地形水深数据通常使用地理信息系统（GIS）软件进行处理。常用的处理软件有商业软件，比如Arcgis、Mapgis、Supermap和Geoway等，也有开源软件，如GRASS、GMT和QGIS等。

4.1 地形数据校准

对于需要校准的数据，可以用已有的比较可靠的数据进行局部替换或订正。例如，可以用“908近海调查”的水深数据来校准我国沿海的水深数据。对于由数据替换等处理引起的数据不规则的问题，可以采用插值的方法解决，地理信息系统常用的插值方式有IDW、Kriging等。若没有可靠数据辅助校正，可以进行控制点测量的方式，即现场测量若干具有典型意义的控制点，用控制点来校准数据。

4.2 异常值处理

地形数据异常值包括水陆边界异常值、异常大值、空值等等。如果数值计算的区域包含了海岸甚至陆地，比如在进行风暴潮、海啸的数值计算时，亦或是在计算淹没范围时，水陆的边界变得非常重要。不清晰的水陆边界将直接导致数值计算的失败，因此必须对水陆边界异常值进行处理。而用卫星影像数据能较好的解决这个问题，比如Landsat卫星第5波段数据区分水面和陆地的能力强，可以用此数据来详细刻画水陆边界。具体操作是用遥感图像处理软件提取第5波段的水面信息并转换为矢量面文件，用矢量面文件来刻画数据的水陆边界。对于空值，一般需要借助其他数据进行补充。异常大值可以利用地理信息系统中的滤波、插值等方法进行去除，也可以利用其他可靠数据进行替换。

5 小结

本文简要阐述了几种国际上公开的数值模型经常采用的地形数据，部分数据还未在国内广泛应用。通过对以上数据的分析对比发现，目前的水深数据分辨率最高的是GEBCO数据，为0.5 min（约900 m），陆地高程数据分辨率最高的是ASTER GDEM，为1s（约30 m）。各种数据在分辨率和准确率各有特点，适合于不同的数值计算。从准确率和分辨率上看，上述水深数据比较适合于大尺度的数值计算。对于小尺度、分辨率要求高的数值计算以使用现场测量的可靠数据为佳，若受条件限制没有充足的数据，可以使用上述水深数据的插值结果进行尝试性研究；而陆地高程数据分辨率较高，配合高分辨率的水深数据后，可以用于精细化的数值计算，但也要考虑数据准确率的问题。由于受到测量手段的限制，数据在使用之前，需要进行数据校准、异常值处理等操作。使用时，还一定要注意各数据的特点，以免在数值计算时引入不必要的误差。随着科学技术的进步，相信以后会有更多更高精度的数据向社会公开。希望本文能对海洋研究者提供帮助。

[1]朱黎江,秦其明,陈思锦.ASTER遥感数据解读与应用[J].国土资源遥感,2003,2:59-63

[2]METI/ERSDAC,NASA/LPDAAC,USGS/EROS.ASTER Global DEM validaiton summary report[R].2009.

[3]徐良,彭光雄,沈蔚.基于ArcGIS的SRTM缺失数据修复处理方法[J].城市勘测,2011,1:5-10

[4]Reuter H,Nelson A,Jarvis A,2007.An evaluation of void-filling interpolation methods for SRTM data[J].International Journal of Geographical Information Science,21(9):983-1008.

[5]马龙,李颖.从GTOPO30到SRTM DEM精度研究—以西藏为例[J].水土保持通报,2006,26(5):71-74

[6]陈俊勇.对SRTM3和GTOPO30地形数据质量的评估[J].武汉大学学报信息科学版,2005,30(11):941-944

[7]英国德蒙福特大学EAPRS http://tethys.eaprs.cse.dmu.ac.uk/ACE2/shared/reading_ace2

[8]美国国家地球物理数据中心(NGDC)http://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/global.html

[9]GEBCO组织http://www.gebco.net